有個設計師朋友，接了七年的 Logo 案，從接案平台起家，慢慢建立起自己的客群。去年他告訴我，某個老客戶傳訊說：「不好意思，我用 Midjourney 自己做了，你不用報價了。」
那個客戶每年給他大概三到四個案子，稿費加起來大約兩萬台幣。現在，他用每個月八百塊台幣（Midjourney $30 美元訂閱）替代了這筆收入。
這不是一個孤立的故事。這是一整個市場正在經歷的事。
數字先說話：$30 打敗了 $500
Brookings Institution 的研究追蹤了自由接案平台的數據變化，結論是：AI 曝光度高的自由接案者，合約數量下降了 2%，收入下降了 5%。
這個數字聽起來不大。但現實比這殘酷。
Fiverr 和 Upwork 上，簡單 Logo 設計的接案量已經腰斬。一個台幣三到五千塊的基本 Logo 設計，以前可能需要一個初級設計師花半天到一天的時間。現在，Midjourney + Canva 的組合，讓任何人三十分鐘內就能產出「堪用」的視覺素材。
客戶的邏輯很簡單：
「我需要的不是藝術，是一個可以放在名片上的圖案。」
這種需求，$30 的月訂閱足夠了。
而設計師這端呢？他們被迫進入一場無法靠降價贏的競爭——因為對手的邊際成本是零。
ArtStation 的憤怒：當作品成為訓練素材
2022 年底，ArtStation 爆發了一場插畫家的集體抗議。
起因是：Stable Diffusion 等 AI 模型的訓練數據，大量來自未經授權抓取的網路圖片——其中包括數以千計 ArtStation 藝術家的作品。換句話說，插畫師花了十年磨練出的風格，被 AI 「吃掉」，吐出一個可以無限複製類似風格的模型。然後，這個模型開始搶他們的工作。
藝術家們開始在 ArtStation 上傳抗議圖，圖面是「NO AI」的字樣。整個平台在那段時間，充斥著設計師用自己的作品表達憤怒的影像。
這個事件揭示了一個讓人不安的悖論：你越有才華，你的作品越有價值，AI 就越需要你的作品來訓練它取代你。
Getty Images 的故事更具體地說明了這一點。他們旗下的攝影師授權費用銳減，平台本身卻靠著把攝影師的作品賣給 AI 公司（OpenAI 等）用來訓練，每年進帳超過一億美元。攝影師的作品，成了挖掘攝影師飯碗的鏟子。
Adobe 的兩面操：保護創作者，還是讓 AI 更易用？
Adobe 的處境很微妙。
一方面，他們把 Firefly 整合進 Photoshop，讓 AI 生成圖片變得更容易、更「合法」（Firefly 的訓練數據來自 Adobe Stock，理論上授權清楚）。這為創作者提供了一條使用 AI 的「正規管道」。
另一方面，他們也讓 AI 圖片生成的門檻大幅降低——任何有 Creative Cloud 訂閱的人，都能在 Photoshop 裡直接生成、延伸、修改圖片。這等於是把過去需要插畫師才能完成的工作，交給了訂閱方案本身。
一個 Creative Cloud 訂閱，$55 美元/月，你可以做出以前要請自由設計師才能完成的視覺素材。
這是保護設計師，還是讓設計師更快變得多餘？兩者都是。
Adobe 的邏輯是：進化你的工具，否則你連工具都賣不出去。設計師的邏輯應該是：學會用這個工具，否則你連工具的使用者資格都沒有。
市場的斷層線：哪種設計師在死，哪種在活？
讓我把這個市場切得更清楚。
正在消亡的那一半：
- 低單價社群媒體素材（每張 500-2000 元）
- 標準化 Logo 設計（每個 3000-8000 元）
- 基礎插圖和角色設計（每幅 1000-5000 元）
- 重複性的廣告圖（每次 500-1500 元）
這些工作的特徵是：需求明確、標準化程度高、客戶不需要複雜的溝通、交付的是一個「夠用」而不是「獨特」的成品。
Midjourney 最擅長的，就是這種工作。
正在成長的那一半：
研究數據給出了一個反直覺的數字：ChatGPT 發布後，平面設計工作反而增加了約 8%、網頁設計增加了 10%。
為什麼？
因為 AI 工具讓更多人有能力發想和開啟設計項目，但這些項目要真正落地，還是需要設計師。一個用 Midjourney 做出情境圖的創業者，接下來還是需要真正的設計師來做品牌識別系統、做可以投入印刷的正式文件、做需要反覆迭代的 UI/UX 設計。
這就是為什麼高端品牌設計師相對安全。他們賣的不是「一張圖」，而是：
- 策略性的品牌思考：為什麼這個品牌要長這樣？這個視覺如何反映公司的定位？
- 跨媒介的系統設計：從名片到網站到包裝到環境視覺，如何保持一致？
- 與客戶的深度溝通：把客戶的模糊需求，轉化成清晰的視覺語言。
- 迭代與修改的能力：不是做一次，是陪著客戶走完整個過程。
這種工作，Midjourney 做不了。因為它需要的不是生成技術，而是理解能力。
兩個真實的案例
讓我用兩個具體的例子，說明這個斷層線長什麼樣子。
案例一：小型電商設計師 — 被替代
一個在 Fiverr 接單的插畫師，專門做電商平台的商品主圖和促銷 Banner。2022 年，他每個月穩定有 15-20 個訂單，每單大約 $50-100 美元。
2024 年初，訂單開始掉。客戶傳訊說：「我用 AI 工具直接生成了，不需要了。」有些客戶直接消失，沒有任何解釋。到了 2025 年，他每月的訂單剩下 5-8 個，而且都是「AI 無法做好」的特殊需求——比如要求配合特定產品拍攝風格的商品設計。
他的總收入下降了約 60%。他現在的主要工作，是幫一些不會用 AI 工具的小型業主，用 AI 生成圖片後再做後期修整。單價比以前低，但至少還有工作。
案例二：品牌設計師 — 反而忙了
另一個朋友，做的是中小企業的品牌識別設計。一個案子少則十五萬、多則五十萬台幣。他的工作包括前期的品牌策略訪談、競品分析、視覺方向提案、定稿執行，以及後續的品牌手冊製作。
2024 年以來，他接到的案子比以前多。原因是：很多業主看到 AI 生成的圖片後，反而更想要「真正專業的品牌設計」——因為他們看到了「AI 味」的設計有多廉價，他們不想要那種感覺。
他現在用 AI 工具輔助自己做情境發想和初稿探索，但最終交付的還是他的品牌思考。AI 讓他效率提高了大約 30%，但這個效率提升被他用來接更多案子，而不是降價。
灰色地帶：AI 是工具還是競爭者，取決於你在哪個市場
設計師和 AI 之間的關係，不是非黑即白的「被取代」或「沒被影響」。它更像是一條斷層線。
斷層線的一邊，是那些「AI 可以做得足夠好」的工作。這些工作正在快速消失，速度比大多數人預期的更快。
斷層線的另一邊，是那些「AI 可以輔助但無法替代」的工作。這些工作不只安全，甚至因為 AI 的普及而需求增加——因為市場的視覺素材越來越多，越來越同質化，有策略的品牌設計反而顯得更稀缺。
問題是：大多數初級設計師站在斷層線的錯誤那一側。
不是因為他們不夠努力，而是因為他們進入市場的方式，就是從低端的、標準化的工作開始累積。這條「學徒路徑」正在斷裂。過去的邏輯是：先接小案，磨練技術，再往上走。現在，小案的市場正在消失，而上面的市場需要你「已經懂怎麼思考品牌」才能進入。
這是一個結構性的問題，不是個人努力可以解決的。
那些沒有被替代的設計師在做什麼？
我整理了幾個具體的生存策略，來自真實的設計師社群討論：
1. 把 AI 工具整合進工作流程，而不是對抗它
最務實的應對方式。用 Midjourney 快速生成情境圖，用 Firefly 做素材延伸，用 ChatGPT 做文案輔助——把這些工具變成效率武器，而不是威脅。能在同樣時間交付更多工作的設計師，比拒絕使用 AI 工具的設計師更有競爭力。
2. 明確往「需要思考能力」的方向走
品牌識別、UI/UX、空間視覺、動態設計——這些領域需要的是對使用者行為的理解、對品牌定位的判斷、對文化語境的感知。這些能力，不是 Midjourney 能夠學到的。
3. 賣的是「過程」，不只是「成品」
很多高端設計師現在賣的是「陪跑」——從策略訪談到視覺定稿，全程參與。這個過程中，設計師的價值在於：問對問題、整合碎片資訊、做出判斷。AI 可以生成成品，但它不知道「為什麼要做這個決定」。
4. 建立真實的個人風格
AI 生成的圖片有一種特殊的美感：精緻、流暢、但缺少個人性。有強烈個人風格的插畫師，反而在這個環境中顯得更稀缺。他們的作品有 IP 價值，有辨識度，有粉絲願意為「這個人的作品」而非「這個類型的圖」付費。
這場淘汰的速度，比想像的快
回到 Brookings 的數據：合約數量下降 2%、收入下降 5%。
這個數字是「平均值」，而且是早期數據。但平均值的背後，是高度不均等的分布。最低端的那批設計師，收入下降遠超 5%；那些能往上走的，則相對平穩。
問題是：台灣設計市場的接案生態，有多少設計師是靠低端案子撐著的？
沒有精確數字，但從 Fiverr 和 Upwork 上台灣賣家的比例，從 Dcard 和 PTT 設計版上的討論，大概可以感受到——這個比例不小。
而這些人，多半還不知道自己的市場正在消失。
設計師的護城河不是技術，而是品味
這是本文最後想拋出的問題：品味能被量化嗎？
Midjourney 可以生成精美的圖片，但它不懂「為什麼這個品牌不能用這種顏色」。它可以產出千萬種視覺可能，但它不知道「哪一個選擇符合這個品牌想傳達的氣質」。
設計師的核心能力，從來不是手的靈巧，而是眼的判斷——知道什麼是好的，為什麼好，哪裡不對，如何調整。
這種「品味」，是一種複雜的、文化性的、語境性的判斷能力。它建立在大量的審美累積上，建立在對人的理解上，建立在對特定行業、特定客群的感知上。
AI 可以學習「哪些圖片被人類評為好看」，但它很難理解「在這個文化脈絡下，好看意味著什麼」。
只是——品味很難被量化，也很難被客戶理解和支付。一個客戶可以很直覺地感受到某個設計「就是不對」，但他說不清楚為什麼。設計師如果說不清楚「我的品味值多少錢、為什麼值這個價」，就很難在 AI 的競爭下收到應有的報酬。
設計師的真正挑戰，也許不是技術上的生存，而是學會讓品味變得可溝通、可定價、可被理解。
這是 AI 做不到的。但這也是大多數設計師還沒學會做到的。
本文是「AI 財富地圖：誰在賺、誰在死、誰在灰色地帶」系列第 06 集。
資料來源：Brookings Institution《Is Generative AI a Job Killer? Evidence from the Freelance Market》、Adobe 2024 年度報告、ArtStation 社群討論。
一見生財，2026-03-09
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